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振荡器采样随机数发生器

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发表于 2019-12-30 12:21:40 | 显示全部楼层 |阅读模式
随着许多企业的网络运用从内部网扩展到公众互联网,对虚拟专用网络(VPN)设备的需求也开始逐渐上升。为了服务于这个市场,半导体厂商推出了一些专用产品,把一切必需安全功用都集成在一个器材里边。
随机数是许多加密运用的基础,其作用是生成Diffie-Hellman、Rivest-Shamir-Adelman和数字签名等算法所需的公共/专用密钥对,并为大批量加密算法和IPsec分别生成初始向量和即时随机数,此外,很多其它类型的安全协议也靠随机数发生器的不行猜测性来防止体系被破解。常用一些杂乱数学函数生成高质量伪随机数发生器(PRNG)位流,但事实证明有很多途径可以进犯用PRNG加密的体系,因而加密安全体系需求运用更高质量的随机数发生器。
图1:直接扩大技能中噪声源经过定时比较器的扩大和限幅,发生一个随机数序列。

直接扩大技能运用高增益高带宽扩大器来处理由热噪声或散射噪声引起的电压改动。例如可选用N阱电阻对将其热噪声转化成一个电压改动信号,然后以颤动的办法输入随机数发生器模块微体系中(图1)。选用这种办法时规划人员必需求考虑其它一些要素,如体系热噪声一般与基底噪声及电源电压波动等部分特征耦合在一起,假如电路没有正确屏蔽,这些要素便会使热噪声源的随机性受到影响。克服这种现象的办法是对一对附近的电阻进行采样,再对成果求差以削减其它噪声源的影响。
图2:离散时刻混沌选用模拟信号处理技能来发生非确认位流。

在该体系中,发生随机数的要害元件是低频振荡器,由于它的规划具有频率不安稳性,即颤动,并且低频与高频之比经过细心挑选可以符合必定条件。规划中最重要的是低频振荡器的颤动量,这个颤动就是随机源。频率不安稳性可以是此类振荡器的一个功用,也可由另一个非确认噪声源直接“植入”,因而可以说,正是采样时钟相对于高频数据输入的相位改动确保了可以取得随机位流。
假如两个振荡器在作业进程中都不发生漂移,那么采样得到的位流便具有周期性并且可以猜测,这种周期性和一般称为节拍频率的频率比有关。此外,两个振荡器的频率比对所发生的位流有着十分重要的影响。多项研究表明,为了确保高度随机性,低频振荡器周期改动规范差的两倍与高频振荡器周期之比应该大于3:2,不然位码之间便会存在明显的相关性,以致于后面的位将比其前面的位更容易猜测。
选用振荡器采样法来规划随机数发生器的规划人员还有必要考虑其它一些施行问题,所选振荡器的类型也会影响整个体系规划的固有随机性。此外,为了确保相关噪声源不会下降体系随机性,有必要细心挑选振荡器,这必然又会增加器材电路布局的杂乱性。作为一种补偿,可选用数字后处理技能来下降规划危险并保留体系的随机性。
一般,差分振荡器对电源及基底噪声的灵敏度不如单端振荡器。这是由于差分扩大器对的电源和接地址会同时呈现电压摇摆,所以两个输入之间的差值坚持一致,输出也一致,呈现出较高的共模抑制比(CMRR)。差分逻辑常用于模拟逻辑压控振荡器规划中,例如锁相环中的振荡器,由于锁相环需求较高的CMRR,所以差分振荡器计划并不特别适用于那些需求非确认噪声源的规划。另一方面,单端反相振荡器极易受电压摇摆或输入信号中直流分量的影响,假如噪声对电平带来任何波动,都会影响振荡器的颤动。此外,差分、感容及张弛振荡器规划需求客户定制的电路布局,所以无法集成到规范单元的SoC规划中。因而,在SoC规划中最简单直接的解决计划一般是单端环形振荡器(图4)。
虽然单端环形振荡器有这样的优势,在选用时仍是有一些杂乱要素有必要考虑。由于高速数字体系存在切换动作,因而热噪声与电源/基底噪声比较一般可以忽略不计。电源和基底噪声是引起噪声耦合的主要原因,噪声耦合的振荡器在反相电路中会发生δ延迟。电源电压改动或来自基底耦合的噪声会改动每级电路输出节点的电容,然后使振荡器的总频率不断改动。此外,除热噪声外,一切环形振荡器延迟电路级中的电源和基底噪声都是相关的,所以假如没有可靠的接地环维护电路,规划人员都不希望让两个振荡器电路靠得太近。假如屏蔽不是很好,会形成两个位流源之间的随机性彼此相关。在终究的振荡器规划中,一切这些要素都必需求考虑到。
选用振荡器采样法的一种常见做法是多规划一对振荡器,万一主随机源失效了,它还可以下降RNG体系没有非确认性噪声源的危险,随后经过一个强大的混合函数将采样位流进行混合,以便保留各个源固有的随机性,这一点将在后面胪陈。为了从混合位流中取得更好的随机性,有必要给各振荡器挑选一个独特的主标称频率,或者使其频率可以调理,这可尽量削减多个源之间的互相关性。当然,规划者有必要权衡考虑,要么承受额定成本,要么承担不能生成真实随机数的危险。
振荡器采样法的作业根据这样一个事实,即高频振荡器一直坚持50%的占空比,而低频振荡器每个周期都有明显改动。假如状况不是这样(虽然绝大部分状况下是这样),所取得的位码便会呈现误差,既或许是“1”,也或许是“0”,这称为偏移。幸运的是我们可以采取有用的后处理办法来纠正误差,以一种确认的办法发生散布更均匀的位流。其间两种最简单的技能分别称为奇偶生成和转化映射,此外还有一些较杂乱的误差纠正办法,包含运用快速傅利叶改换函数和更杂乱的位混排技能,它们一般选用延迟元件和反馈通路组合来去除位与位之间的相关性。
图5:一个级联XOR链可作为一个简单有用的误差纠正器。

混合函数
一般状况下,混合函数功用越强,它所占用的芯片面积也越大,前面提到的级联XOR便是很简单的一例。DES加密/解密算法则是更为杂乱的比如,由于它需求120个输入位,发生64个输出位,每一个输出位都依赖一个涉及一切输入位的杂乱非线性函数,其它加密/解密算法的作业办法也相似。混排函数也可用作强大的混合函数,它们运用恣意长度的输入位,并发生必定长度的信息摘要。相同,规划工程师需求进行权衡,要在额定开支与所生成的位流无法到达希望随机度之间做挑选。
美国商业部创立了多种用来评价加密运用中随机数发生器随机程度的规范,美国国家规范技能研究所(NIST)出版的“800-22特刊”推荐了一种全面的随机数发生器计算测验办法,并严厉规则了满意各种程度随机性的衡量规范。测验工程师可在验证进程中运用这种测验办法或其它相似测验,检验规划是否具有非随机特征,然后判别是否到达了某种程度的随机性。NIST计算测验套件中规则了16种不同类型的测验,以便能发现被测随机数发生器的缺陷。
某些发生非确认性噪声源的技能或许并不适用,这取决所以运用规范单元规划仍是运用客户定制布局规划。确实可以确保一项规划到达希望的随机度,但这种确保的价值是增加芯片尺寸以便完成冗余结构或更为杂乱的后处理功用。即便是精心规划的规划,最后阶段也有必要经过计算测验套件的验证,只要这样才能说规划到达了希望的随机度。
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